标准正态分布是一种概率分布，其中的三个特殊值包括：
1. μ（均值）：标准正态分布的均值（平均值）是0。这是分布的对称轴。
2. σ（标准差）：在标准正态分布中，标准差是1。它决定了分布的宽度或离散程度。当随机变量的值偏离平均值越远，出现的概率就越小。
3. μ±σ（均值加减标准差）：这两个值表示正态分布的期望值的置信区间，常用于统计学中估计随机变量的范围。在标准正态分布中，这两个值通常对应于特定的概率点（例如，μ-σ是分布的最低点，μ+σ是分布的较高点）。在标准正态分布中，大约有68%的数据落在均值加减一个标准差内。同样地，在±根号三倍的σ内包含了大约95%的数据，这些结论基于正态分布的统计特性。如果已知其他正态分布的均值和标准差，那么可以利用这些信息来转换到标准正态分布（通过标准化过程）。
以上信息仅供参考，如需更多信息，建议查阅统计学书籍或咨询统计学专家。
标准正态分布三个特殊值
标准正态分布（Standard Normal Distribution）的三个特殊值包括：
1. 均值（μ）：标准正态分布的均值是0。这是正态分布曲线在水平轴上的中心位置。
2. 标准差（σ）：标准正态分布的标准差是1。这反映了数据分布的离散程度或变异性。
3. 中位数（Median）：对于标准正态分布来说，中位数也是其模式（Mode），等于均值，也就是0。也就是说，有一半的数据值低于中位数，另一半的数据值高于中位数。
这三个特殊值共同决定了标准正态分布的形状和位置。
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